Python pandas.read_hdf用法及代码示例

用法:
pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r', errors='strict', where=None, start=None, stop=None, columns=None, iterator=False, chunksize=None, **kwargs)

从商店读取，如果我们打开它就关闭它。

检索存储在文件中的 pandas 对象，可选择基于 where 条件。

警告

Pandas 使用 PyTables 读取和写入 HDF5 文件，这允许在使用 “fixed” 格式时使用 pickle 序列化 object-dtype 数据。加载从不受信任的来源收到的 pickle 数据可能是不安全的。

请参阅：https://docs.python.org/3/library/pickle.html 了解更多信息。

参数：

path_or_buf：str，路径对象，pandas.HDFStore

任何有效的字符串路径都是可接受的。仅支持本地文件系统，不支持远程 URL 和file-like 对象。

如果你想传入一个路径对象，pandas 接受任何 os.PathLike 。

或者，pandas 接受一个打开的 pandas.HDFStore 对象。

key：对象，可选

商店中的组标识符。如果 HDF 文件包含单个 pandas 对象，则可以省略。

mode：{‘r’, ‘r+’, ‘a’}, 默认 ‘r’

打开文件时使用的模式。如果 path_or_buf 是 pandas.HDFStore 则忽略。默认为‘r’。

errors：str，默认 ‘strict’

指定如何处理编码和解码错误。有关选项的完整列表，请参阅 open() 的错误参数。

where：列表，可选

术语(或可转换)对象的列表。

start：整数，可选

开始选择的行号。

stop：整数，可选

停止选择的行号。

columns：列表，可选

要返回的列名列表。

iterator：布尔型，可选

返回一个迭代器对象。

chunksize：整数，可选

使用迭代器时要包含在迭代中的行数。

**kwargs：

传递给 HDFStore 的附加关键字参数。

item：对象: 选定的对象。返回类型取决于存储的对象。

例子：

>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.0, 'a']], columns=['x', 'y', 'z'])  
>>> df.to_hdf('./store.h5', 'data')  
>>> reread = pd.read_hdf('./store.h5')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.read_hdf。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：